P-E: 图片批量提取 → Excel 表格
概述
从相同格式的图片中提取数据，自动生成带嵌入图片的 Excel 表格。零交互，一步完成。
触发条件
当用户发送以下内容时触发：
- 模板图片 + 多张实际数据图片
- 说「图片提取」「提取Excel」「picture extract」
- 使用
/p-e 或 /pe
工作流程
第 0 步：依赖检查（仅首次）
用 exec 工具运行：
python3 -c "import openpyxl; import PIL" 2>/dev/null || pip3 install --user openpyxl Pillow
如果失败，告知用户运行：bash ~/.agents/skills/p-e/scripts/setup.sh
第 1 步：分析模板图片
用你的视觉能力分析用户发送的第一张（模板）图片：
- 识别所有字段的位置和格式
- 理解数据的排版规律
- 推断字段名称和数据类型
- 建立字段-位置的映射关系
第 2 步：提取所有图片数据
逐张分析实际数据图片，提取每张图片中的结构化数据。
同时，将用户发送的每张图片保存到临时目录，用于后续嵌入 Excel：
# 用 exec 工具创建临时目录
mkdir -p /tmp/p-e-images
如果图片已经在本地文件系统上（用户给了路径），直接使用该路径。
如果图片是通过聊天发送的，用 write 工具将图片保存到 /tmp/p-e-images/。
第 3 步：生成 JSON 数据文件
将提取的数据组织为 JSON 格式，用 write 工具写入临时文件：
{
"fields": ["编号", "产品描述", "装箱数", "单价", "尺寸", "图片"],
"data": [
{
"编号": "3-4",
"产品描述": "手掌最后的晚餐",
"装箱数": 24,
"单价": 25,
"尺寸": "17×24",
"图片": "/tmp/p-e-images/img1.jpg"
}
]
}
重要规则：
- 最后一个字段必须命名为「图片」「image」或「图」
- 图片字段的值必须是图片文件的绝对路径
- 数字类型（价格、数量）使用数字而非字符串
- 无法识别的字段标记为
[待确认]
用 write 工具将 JSON 写入 /tmp/p-e-data.json。
第 4 步：运行 Excel 生成脚本
用 exec 工具运行：
python3 ~/.agents/skills/p-e/scripts/generate_excel.py \
--json /tmp/p-e-data.json \
--output ~/Desktop/product_list.xlsx
如果用户指定了输出路径，使用用户指定的路径。默认输出到桌面。
第 5 步：清理临时文件
rm -f /tmp/p-e-data.json
保留 /tmp/p-e-images/ 中的图片（Excel 生成后不再需要，但用户可能想保留）。
第 6 步：报告结果
输出格式：
✓ 已识别 N 张图片
✓ 已生成 product_list.xlsx
数据统计：
- N 行数据
- M 列字段（字段1|字段2|...|图片）
- 所有图片自动嵌入到最后一列
- 完毕！
Excel 输出规格
| 属性 | 值 |
|---|
| 文件名 | product_list.xlsx（默认） |
| 表头样式 | 蓝色背景 (#4472C4)，白色粗体字 |
| 数据列宽 | 15 |
| 图片列宽 | 55 |
| 行高 | 190 |
| 图片尺寸 | 320×240px，原图直接嵌入不压缩 |
| 边框 | 所有单元格细边框 |
异常处理
| 情况 | 处理方式 |
|---|
| 字段不清晰或缺失 | 标记为 [待确认] |
| 一张图有多条数据 | 自动拆分为多行 |
| 信息缺失 | 该单元格留空 |
| 图片文件不存在 | 显示 [File not found] |
| Python 依赖缺失 | 自动安装或提示运行 setup.sh |
使用示例
用户发送：
【模板】
[鞋子信息表照片]
【实际数据】
[鞋1] [鞋2] [鞋3] [鞋4]
或者指定文件夹：
/path/to/images 帮我把这些图片整理出表格
